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このスキルは、必要な内容を説明するだけで、LemonDataの300以上のAI APIをコーディングエージェントに統合する方法を教えます。Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Windsurf、およびスキル/ルールファイルをサポートするあらゆるツールで動作します。このAPIは**Agent-First**です。エージェントがモデル名を間違えて推測した場合でも、エラーレスポンスが修正方法を正確に伝えます。

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仕組み

  1. 必要な内容を説明する — 「PythonプロジェクトでGPT-4を使いたい」
  2. エージェントがAPIを呼び出す — モデル名やエンドポイントを推測する場合があります
  3. 問題が発生した場合 — APIが構造化されたヒント（did_you_mean、suggestions、retry_after）を返します
  4. エージェントが自己修正する — ヒントを読み取り、正しいパラメータで再試行します
  5. 動作するコードが完成する — 通常、1回目または2回目の試行で完了します

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インストール

検出されたすべてのコーディングエージェントに自動的にインストールします：
npx add-skill hedging8563/lemondata-api-skill -y
対応：Claude Code、Cursor、GitHub Copilotなど。

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インストールの確認

コーディングエージェントに尋ねてください： 
What skills are available?
lemondata-api-integrationが表示されれば、インストールは成功です。

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APIキーの取得

1

LemonDataにアクセスする

lemondata.ccにアクセスします
2

サインイン

アカウントを作成するか、ログインします
3

APIキーを取得する

Dashboard → API Keysに移動し、新しいキーを作成します
4

キーをコピーする

キーはsk-...で始まります。安全に保存してください
事前にAPIキーを設定する必要はありません。スキルを使用する際、エージェントがキーを尋ね、生成されたコードに含めます。

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例

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チャット補完

ユーザー： 
I want to use GPT-4 in my Python project
エージェントの生成結果： 
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)
エージェントが誤ったモデル名（例：gpt5）を推測した場合、APIは以下を返します： 
{
  "error": {
    "code": "model_not_found",
    "did_you_mean": "gpt-4o",
    "suggestions": [{"id": "gpt-4o"}, {"id": "gpt-4o-mini"}],
    "hint": "Did you mean 'gpt-4o'? Use GET /v1/models to list all available models."
  }
}
エージェントはdid_you_meanを読み取り、モデル名を修正して再試行します。これらはすべて自動的に行われます。

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画像生成

ユーザー： 
Generate images with Flux in Node.js
エージェントは画像APIを呼び出し、エラーを処理し、ダウンロードと保存のロジックを含む完全なコードを生成します。

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音声認識

ユーザー： 
Integrate speech-to-text in my app
エージェントは、正しい/v1/audio/transcriptionsエンドポイントとオーディオファイル処理を含むコードを生成します。

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Agent-Firstなエラーリカバリ

すべてのエラーレスポンスには、あらゆるコーディングエージェントが解析可能な構造化されたヒントが含まれています。詳細はAgent-First APIリファレンス全文を参照してください。
エラーAPIの返却内容エージェントの動作
誤ったモデル名did_you_mean + suggestions自動修正して再試行
残高不足balance_usd + 安価な suggestions安価なモデルに切り替え
モデル利用不可alternatives + retry_after利用可能なモデルに切り替え
レート制限retry_after (正確な秒数)待機して再試行
コンテキストが長すぎるより大きなモデルの suggestionsより大きなコンテキストを持つモデルに切り替え

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ネイティブエンドポイントの最適化

ClaudeまたはGeminiモデルで/v1/chat/completionsを呼び出すと、APIは最適化ヘッダーを返します： 
X-LemonData-Hint: This model supports native Anthropic format. Use POST /v1/messages for better performance.
X-LemonData-Native-Endpoint: /v1/messages
エージェントは、パフォーマンス向上のために自動的にネイティブエンドポイントに切り替えます（フォーマット変換なし、extended thinking、プロンプトキャッシュなど）。

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モデルの探索

ドキュメントを探す必要はありません： 
# マシンリーダブルなAPI概要
curl https://lemondata.cc/llms.txt

# カテゴリ別にモデルを一覧表示
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?category=chat" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?category=image" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# 機能でフィルタリング
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?tag=coding" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

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サポートされている機能

タイプ例
チャットGPT-4o, Claude, Gemini, DeepSeek
画像生成Midjourney, Flux, Stable Diffusion
動画生成Sora, Runway, Kling, Luma AI
音楽生成Suno
3DモデルTripo3D
オーディオText-to-Speech, Speech-to-Text
埋め込みtext-embedding-3
リランクbce-reranker, qwen3-rerank

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ベストプラクティス

APIキーのセキュリティ

環境変数を使用してください。キーをgitにコミットしたり、フロントエンドのコードに公開したりしないでください。

コスト管理

ダッシュボードで使用制限を設定してください。プログラムでコストを監視するにはerror.balance_usdを確認してください。

単刀直入に伝える

「LemonDataに画像APIはありますか？」ではなく「Pythonで画像を生成したい」と伝えてください。

シナリオを説明する

「GPT-4を使用する」よりも「GPT-4でチャットボットを構築している」と伝える方が、エージェントにより多くのコンテキストを提供できます。

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FAQ

リクエスト内で「LemonData」または「LemonData API」と言及してみてください：
Use LemonData to integrate GPT-4 in my project
LemonDataのAgent-First APIは、構造化されたエラーヒントを返します。エージェントが誤ったモデル名を推測した場合、エラーには正しい名前を含むdid_you_meanと代替案を含むsuggestionsが含まれます。エージェントはこれらを読み取り、次回の試行で自動修正します。
スキル/ルールファイルをサポートするあらゆるツール（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Windsurfなど）に対応しています。npx add-skillインストーラーは、サポートされているすべてのツールを自動検出し、インストールします。
インストーラーを再実行してください：
npx add-skill hedging8563/lemondata-api-skill -y

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リソース

Agent-First API

構造化されたエラーヒントの完全なリファレンス

APIドキュメント

完全なAPIリファレンス

モデル

利用可能な300以上の全モデルを閲覧

llms.txt

AIエージェント向けのマシンリーダブルなAPI概要
ご質問がありますか？ GitHub Issuesを確認するか、[email protected]までお問い合わせください。